cs231n'18：Lecture 10 | Recurrent Neural Networks

最新推荐文章于 2021-09-13 20:45:57 发布
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#AI #CNN #cs231n

本次讲座主要介绍了循环神经网络(RNN)的概念及其在图像字幕生成中的应用。通过RNN能够实现对图像内容的理解并生成相应的描述性文字，这是连接计算机视觉与自然语言处理的重要桥梁。

Lecture 10 | Recurrent Neural Networks

Lecture 10 主要是讲了 RNN 和如何用 RNN 进行 image captioning，详细内容见作业里的这一部分。

Lecture 10: Recurrent Neural Networks
qq_36356761的博客
04-25 353
CS231n Lecture 10: Recurrent Neural Networks RNN one many one Vanilla Image captioning many Sentiment Classification Machine Translation,Video classification on frame level...
斯坦福CS231n作业代码（汉化）Assignment 3 Q1 - Q2
BigDataDigest的博客
02-12 3378
第三次作业问题1和问题2 编写：张礼俊/SlyneD 校对：毛丽 总校对与审核：寒小阳 1. 问题背景 在问题1里，我们要训练一个递归神经网络（Recurrent neural networks）来生成一个图片的文字注释(captions)。问题2中，用以长短时记忆单元（Long-short term memory，LSTM）为基础的递归神经网络来完成同样的任务。 我们将用到的数据...
cs231n'18： Lecture 10 | Recurrent Neural Networks
FortiLZ的博客
07-06 300
Lecture 10 | Recurrent Neural Networks Lecture 10 主要是讲了 RNN 和如何用 RNN 进行 image captioning，详细内容见作业里的这一部分。
CS231n: Lecture 10 | Recurrent Neural Networks
KunBB的博客
10-01 1161
Lecture 10主要讲解了循环神经网络模型的结构、前向传播与反向传播，并由此引出了LSTM（长短期记忆网络），除此之外还介绍了图像标注、视觉问答等前沿问题。 文章目录RNN网络结构 RNN网络结构 ...
cs231n'18： Course Note 6
FortiLZ的博客
06-28 301
Neural Networks Part 2: Setting up the Data and the Loss 数据预处理 常见的数据预处理方法包括： 1. 减均值 2. 除标准差：只有在feature具有相似的标准和度量方式时才有意义 3. PCA：先减均值，再除标准差，然后找所有eigenvalue，最后将原始数据映射到最大N个eigenvalue定义的空间上 4. 白化：将...
cs231n-Recurrent Neural Networks.pdf
09-11
在课程“Lecture10”中，还涉及了CNN（Convolutional Neural Networks，卷积神经网络）的架构，这表明内容在某些方面可能涉及CNN和RNN的比较或者结合使用，例如在处理图像和文本数据时。CNN架构包括了AlexNet、VGG、...
斯坦福大学2019自然语言处理CS224n，Lecture6：Language Models and Recurrent Neural Networks
weixin_40137923的博客
05-24 495
内容大纲： 语言模型： N-gram语言模型： n-gram指的是n个连续的词。通过统计不同n-gram的词频信息来预测下一个词是什么。 假设前提：长文本的第X(t+1)这个词出现概率等于前面的n-1个词预测下一个词出现的概率，也就是说： 怎么求上面的概率呢？ 在一个很大的语料文本中计算他们出现的次数做比例。 举个例子： 对于4-gram，我们忽略掉除了三个文本之前的词...
cs231n_2017_lecture10.pdf
01-20
- **cs231n**：这是斯坦福大学开设的一门关于视觉识别的课程名称，全称是“Convolutional Neural Networks for Visual Recognition”，课程编号为CS231n。课程内容涉及深度学习在图像识别领域的应用。 ### 内容部分...
论文笔记：Ordered Neurons: Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks
u011426236的博客
09-13 426
论文笔记：Ordered Neurons: Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks 目录论文笔记：Ordered Neurons: Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks导语摘要1 简介 导语 本文是2019年ICLR的最佳论文之一，文章提出了一种新的ON-LSTM用来编码自然语句中的层次结构信息。 论文地址：https://arxiv.org/abs
CS231n学习笔记--10.Recurrent Neural Networks
Kuekua的专栏
10-07 691
1. Recurrent Neural NetworkRNN 的关键点之一就是他们可以用来连接先前的信息到当前的任务上，例如使用过去的视频段来推测对当前段的理解。 有时候，我们仅仅需要知道先前的信息来执行当前的任务。例如，我们有一个语言模型用来基于先前的词来预测下一个词。如果我们试着预测 “the clouds are in the sky” 最后的词，我们并不需要任何其他的上下文 —— 因此下一
[cs231n] Lecture 10 | Recurrent Neural Networks
gdtop的个人笔记
03-12 632
Lecture 10 | Recurrent Neural Networks Recurrent Neural Networks: Process Sequences different types of input one to many : e.g. Image Captioning image -> sequence of words many to one :e.g....
mtcnn-light自适应图像尺寸
samylee的博客
04-20 3823
一、前言大家好，很久没有更新博客了，此次更新是为了纪念第一次在github上添加的一个实用工程。二、问题陈述使用过mtcnn-light的朋友都知道，在初始化时我们需要设置图像的宽高，才能满足图像金字塔的特性。但如果某些应用场景的输入图像尺寸大小可变，这就要求我们每次都要将三个网络重新初始化，再将图像输入。很明显，速度的消耗和算法的冗长是我们不能接受的。三、解决方案我重写了mtcnn-light初...
利用flask来访问tensorflow-serving服务
luoyexuge的专栏
04-04 4966
参考githup地址:https://github.com/aaxwaz/Serving-TensorFlow-Model 启动服务：bazel build //tensorflow_serving/model_servers:tensorflow_model_server nohup bazel-bin/tensorflow_serving/model_servers/tensorflow_...
Stanford cs231n'18 课程及作业详细解读
FortiLZ的博客
06-26 4441
Stanford
cs231n'18： Assignment 3 | RNN Captioning
FortiLZ的博客
07-06 3008
Assignment3 | RNN Captioning 这部分实际上做了两件事情，首先建立一个 RNN，然后以此 RNN 为基础，训练一个模型来完成图片 caption 的工作。我感觉作业中的代码先后顺序有些混乱，这里依照自己的理解，把内容重新组织一下。 Dataset train 和 val 使用的是 Coco2014，从打印出来的 data 信息来大概浏览一下数据的构成。 t...
cs231n'18： Assignment3 | Network Visualization
FortiLZ的博客
07-11 2575
Assignment3 | Network Visualization 在这里只解决与 NN 有关的问题，与 PyTorch 有关的问题，集中到另外的一个 project 专门学习。 Saliency Maps Saliency map 表示的是图片中的每一个像素对最终分类 score 的影响有多大。计算 saliency map 时，首先使用一个训练好的 model，计算出输入图片的对...
cs231n'18： Assignment 2 | FullyConnectedNets
FortiLZ的博客
06-28 2173
Assignment 2 | FullyConnectedNets gradient check函数的不同实现 到目前为止用到了三个gradient check函数，分别是：grad_check_sparse，eval_numerical_gradient，eval_numerical_gradient_array。 eval_numerical_gradient def eval...
cs231n'18： Assignment 2 | Batch Normalization
FortiLZ的博客
06-27 1894
Assignment 2 | Batch Normalization 上文吐槽BN部分讲的太烂，2018年果然更新了这一部分，slides里加了好多内容，详见Lecture 6的slides第54到61页，以及Lecture 7的slides第11到18页，这里结合着原始论文和作业，把BN及其几个变种好好总结一下。 Batch Normalization Train 前面的作业中已...
cs231n'18：Assignment 2 | PyTorch
FortiLZ的博客
06-29 1863
Assignment 2 | PyTorch 初步介绍了一下 PyTorch，准备找个教程好好学习一下，以后以 PyTorch 为主了。
深度解析斯坦福CS231n课程：深度学习与计算机视觉
斯坦福CS231n课程专注于深度学习在计算机视觉领域中的应用，由李飞飞教授主讲，课程内容丰富，质量非常高，涵盖了深度学习的基础理论到实际应用的多个层面。下面将详细探讨该课程中所涉及的关键知识点： ### 深度...
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